复杂环境下基于随机集的多目标跟踪算法研究的开题报告.docx

复杂环境下基于随机集的多目标跟踪算法研究的开题报告
1.研究背景和意义
多目标跟踪是计算机视觉和目标追踪领域的重要研究方向。在复杂环境下，如人群聚集、交通拥堵等场景中进行多目标跟踪更加困难，传统的基于卡尔曼滤波的方法难以满足实际需求。因此，基于随机集的方法成为解决这个问题的有效手段。随机集理论是一种广泛应用于目标跟踪的数学工具，其具有对噪声和未知因素的鲁棒性和高度可扩展性的优点。因此，本研究旨在研究基于随机集的多目标跟踪算法在复杂环境下的应用和优化，为目标跟踪领域的研究和实践提供更加可靠的方法。
2.研究内容和方法
本研究将以基于随机集的多目标跟踪为研究对象，主要研究内容包括：
（1）随机集理论及其在多目标跟踪中的应用研究。
（2）基于多传感器信息融合的多目标跟踪算法研究。
（3）解决复杂环境下多目标跟踪中的识别和分类问题的算法研究。
本研究将采用实验研究和数学分析相结合的方法，通过模拟实验和实际场景测试，对算法的鲁棒性和准确性进行验证和评估，并将理论模型和实际应用结合，逐步优化算法。
3.研究预期成果
预期通过本研究能够：
（1）深入研究随机集理论及其在多目标跟踪中的应用，提出新的多目标跟踪算法。
（2）通过多传感器信息融合的方法，提高多目标跟踪的准确性和鲁棒性。
（3）通过识别和分类的方法，解决复杂环境下多目标跟踪问题，提高算法的应用性能。
4.研究的实际应用
本研究的成果将广泛应用于机场、火车站、地铁站、商场、展览馆等人流密集场所的安全监控系统中，提供更加精确、高效的多目标跟踪算法，实现对场所内目标的精准监控。同时，该算法还可以应用于无人驾驶汽车、智能家居等领域，提高系统的智能化和自动化程度。